導語
1.“數據、算法、算力”是數字經濟時代的三大核心要素，其中算力是數字經濟的物理承載。
2.目前，算力已經成為全球戰略競爭的新焦點和國家經濟發展的重要引擎。世界各國的算力水平與經濟發展水平呈正相關。
3.下面通過四個模塊，從微觀到宏觀，詳細分析與性能和算力相關的因素以及算力平臺。盡可能直面當前算力提升所面臨的挑戰和困難，展望未來算力的發展趨勢。
1 算力綜述
隨著數字經濟時代的到來，各種各樣的應用都需要強大的算力支持。無論從單個設備角度，還是萬千設備組成的宏觀算力角度，都需要持續的算力來支撐數字經濟的繁榮發展。
根據馮·諾依曼架構，可以繪制出一個典型服務器模型。一個服務器，由核心的處理邏輯、分層級的寄存器、緩存、內存、本地外存四級的暫存存儲（云服務器本地存儲也是暫存，關鍵的數據必須存儲到遠程存儲集群）、以及通過網絡的輸入/輸出三部分組成。
站在處理器中處理邏輯部分角度，不管是從各級暫存還是從網絡 I/O，都是數據的輸入/輸出。因此，計算模型可以簡單的分為兩部分：數據處理和數據輸入輸出。并且，系統性能 = 最小值(數據處理能力，數據輸入/輸出能力)。
隨著更大規模計算需求的發展，逐漸形成復雜的存儲分層結構。計算和 I/O 之間的不匹配導致復雜的存儲分層結構，而復雜的存儲分層結構一方面增加功耗，另一方面限制性能進一步提升。
影響性能的三個主要因素
這里說的性能，指的是單位處理器的性能。衡量一個處理器的性能，通常有三個因素：
一、“指令”復雜度，類似于單位時間加工的零件數量，指的是單個指令中計算的密度。
指令是軟件和硬件的媒介，指令的復雜度（單位計算密度）決定系統的軟硬件解耦程度。按照指令的復雜度，典型的處理器平臺大致分為CPU、協處理器、GPU、FPGA、DSA、ASIC。任務在CPU運行，則定義為軟件運行；任務在協處理器、GPU、FPGA、DSA或ASIC運行，則定義為硬件加速運行。
魚和熊掌不可兼得，指令復雜度和編程靈活性是兩個互反的特征：指令越簡單，編程靈活性越高，因此才說軟件有更高的靈活性；指令越復雜，性能越高，因此而受到的限制越多，只能用于特定場景的應用，其軟件靈活性越差。
二、運行速度，即運行頻率，類似于一個小時的單位時間數量，指的是1秒鐘時鐘周期變化的數量。
頻率越高，計算速度越快。不考慮其他因素制約，計算速度和頻率是正比關系。而頻率受電路中的關鍵路徑（延遲最大路徑）約束，兩者呈反比關系：關鍵路徑越短，頻率則越高。頻率受關鍵路徑制約，而關鍵路徑與兩個因素有關：
因此，想要優化頻率，就要優化關鍵路徑：一個是優化關鍵路徑的邏輯門數量，另一個則是優化單個邏輯門延遲。當邏輯門延遲越小，或兩級寄存器之間的邏輯門數量越少，則頻率越高，計算速度也越快。
三、并行度，類似于團隊的成員數量，指的是多個并行的處理。
并行設計在硬件邏輯設計里非常常見。如：
指令流水線：指令流水線是一種時間并行，在同時有多條指令處理流水線的不同階段，相當于有多條指令在并行處理
指令多發射（Multiple Issue）：一條流水線，從指令緩沖區一次發送到譯碼階段就有多條指令，然后在執行階段也是多條指令并行
超線程（Hyper-Thread）：在一個處理器核內部，多組不同的指令流處理，分時共享處理器核內部的各種硬件資源，達到更佳的資源利用率，提升整體性能
多總線：如，指令、數據總線分開，多數據總線等設計，進一步增加處理器的數據處理帶寬
多核技術：通過一些內部互聯總線，把多個處理器核集成到一塊芯片內，以此來提升綜合性能
多處理器芯片：受限于芯片工藝、功耗水平、設計架構，單芯片內的多核互聯不能無限制增加下去，也可以通過一些芯片間互聯技術，把多個 CPU Socket 連成一個NUMA系統，當前比較常見的是2-8個 Socket 互聯架構
總線：對并行總線來說，增加數據線的寬度，對增加總線的帶寬是顯而易見的，并行總線一般用于芯片內部邏輯通信；串行總線，例如 PCIe，相比 PCI 并行總線，一方面可以快速提升頻率，還可以通過很多組串行線組合通信來提升傳輸性能，串行總線一般用于芯片間數據通信。
異構計算單元：CPU 和 GPU、xPU 以及各種硬件加速器組成異構多處理單元共同協作完成工作任務，CPU 更多的是承擔控制和數據交互的角色。
多服務器集群：現在大型的互聯網系統需要成百上千的服務器，分為業務處理、網絡處理、存儲和數據庫處理等不同功能分工的服務器，共同組成一個性能強大并且運行穩定的系統對外提供服務。
通過不同方向、不同層次的并行技術，都可以提升硬件系統的性能。把不同復雜度的單位處理都當作“指令”。那么，我們就可以通過 IPC（Instruction per Cycle）來評價并行度。對一個 CPU 核來說，IPC 代表每個周期執行的指令數；對一個硬件加速模塊來說，IPC 則代表一個周期所能進行的單位處理的數量。
簡潔明了的用公式表示性能和三者的關系：
（單個處理器）性能 = 指令的復雜度（單位計算密度） x 頻率 x 并行度
宏觀的算力
性能是微觀的概念，代表單個個體計算能力。而算力則是宏觀的概念，算力是很多個體計算能力總和。為了避免混淆，我們采用總算力的叫法。
在前面已經介紹單個個體的性能（在泛I/O不拖后腿的情況下）：
（單個處理器）性能 = 指令的復雜度（單位計算密度） x 頻率 x 并行度
那么總算力則和單個處理器性能以及處理器的數量成正比：
總算力 = （單個處理器）性能 x 處理器的數量
雖然總算力可以很高，但如果因為各方面原因，其利用率不高，則也不夠好。因此：
實際總算力 = 總算力 x 利用率
= 指令的復雜度（單位計算密度） x 頻率 x 并行度 x 處理器的數量 x 利用率
相關的若干因素總結一下，要提高宏觀的實際總算力，就必須要：
1.提高指令的復雜度（單位計算密度）。新的 DSA 架構創新，均衡考慮不同的算力平臺，以及通過異構和超異構計算，融合多種平臺一起協作，完成系統級計算。
2.提高運行頻率。優化設計，選擇最優的流水線級數以及工藝等的持續進步，優化系統的運行頻率。
3.提高并行度。更高的擴展性（Scalibility），更高性能的各層級互聯總線，并行更多處理引擎。
4.優化 I/O 和處理的匹配度。通過工藝和封裝優化，實現更加匹配計算和 I/O 匹配。
5.實現處理器芯片更大規模落地。均衡芯片整體性能和靈活可編程能力，實現宏觀總算力最大化。
6.進一步優化宏觀算力利用率。算力上規模后，通過云計算、邊緣計算、超云、云網融合等手段，持續優化算力利用率，降低算力成本。
簡單來說說，算力提升核心就兩個方面：
1.增大規模（Scale out），通過擴大算力基礎設施建設，以及“東數西算”等方式，構建更大規模并且低能耗的現代化數據中心。
2.提升單個計算節點性能（Scale up），構建新一代創新計算范式，要把算力再持續提升1-2個數量級，并且能夠提供非常好的易用編程能力，來持續應對未來10年更加復雜系統的算力需求爆炸挑戰。
藍海大腦作為領先的數字基建提供商，將積極發揮產品和技術優勢，提供先進算力支持。
2 三大主流計算平臺CPU、GPU和DSA
CPU
在手機端已經非常成熟的SOC實現，為什么在數據中心端沒有大規模應用？為什么直到現在，數據中心依然是以CPU為主的計算平臺？這主要源于越是復雜的場景，對軟件靈活性的要求越高，而只有CPU能夠提供云場景所需的靈活性。
超大規模復雜計算場景對硬件靈活性的要求，主要體現在四個方面：
靈活性。硬件處理引擎要能夠很好地支持軟件快速迭代。CPU 其靈活基礎指令編程的特點，可以認為是最適合云計算的處理引擎。
通用性。廠家購買服務器，很難預測服務器會運行哪類任務。最好的辦法是采用完全通用服務器。CPU 其通用性，成為云計算場景最優選擇。
利用率。云計算通過虛擬化把資源切分，實現資源共享，以此提高資源利用并降低成本。而目前，只有 CPU 能夠實現非常友好的硬件級別的虛擬化支持。
一致性。云計算場景，軟硬件相互脫離。同一軟件實體會在不同的硬件實體遷移，同一硬件實體也需要運行不同的軟件實體。而 CPU，是一致性最好的硬件平臺。
GPU與NP
網絡處理器（Network Processor，簡稱NP）跟 GPU 在技術理念上有很多相似之處：都是通過特定優化的、高效能的小 CPU 核組成的眾核系統，并行的完成計算任務。根據“指令”復雜度，從 CPU 到 ASIC 的劃分，NP 和 GPU 處于相同的位置。
NP 具有如下的一些不足：
性能。雖然相比 GPU，性能是在同一層級，但相比 ASIC/DSA 性能不夠。
場景。NP主要用于網絡場景的處理，沒有像 GPU 那樣作為通用并行計算，GPU可以用于非常多的高性能場景。
開發和生態。GPU 由于 NVIDIA CUDA 的強大生態，框架、工具鏈、開發庫都非常成熟。而 NP 由于生態的不成熟，以及各家 NP 之間也基本互不兼容，開發者需要了解底層的硬件細節，致使編程難度很大。
NP 在網絡領域有一定范圍采用，但網絡領域更主要的處理引擎是網絡 ASIC，這些年還興起網絡數據面可編程的網絡 DSA，都是相比 NP 架構具有更極致的性能。正因為 NP相比 ASIC/DSA 的性能不足，以及相比 GPU 覆蓋的場景有限，這樣的 “高不成，低不就”，導致其一直沒能成為（相比 GPU 而言）主流的通用計算平臺。
DSA
DSA 針對特定應用場景定制處理引擎甚至芯片，支持部分軟件可編程。DSA 與 ASIC 在同等晶體管資源下性能接近，兩者最大的不同在于是否可軟件編程。ASIC 由于其功能確定，軟件只能通過一些簡單的配置控制硬件運行，其功能比較單一。而 DSA 則支持一些可編程能力，使得其功能覆蓋的領域范圍相比 ASIC 要大很多。
DSA，一方面可以實現 ASIC 一樣的極致性能，另一方面，可以像通用 CPU 一樣執行軟件程序。當然，DSA 只會加速某些特定領域應用程序。例如：用于深度學習的神經網絡處理器以及用于 SDN 網絡可編程處理器。
CPU、GPU和DSA的優劣勢分析
藍海大腦液冷GPU服務器搭載于 NVIDIA 4 × A100 / 3090 / P6000 / RTX6000；使用 NVLink + NVSwitch 的最高GPU通信；4個用于 GPU Direct RDMA 的 NIC（1：1 GPU比率）；最高4 x NVMe 用于 GPU 系統盤，帶有 AIOM；雙電源冗余供電系統、防雷擊、防浪涌保護。
3 面向未來十年的新一代計算架構
未來十年的新一代計算架構的一些設計目標——基于軟硬件融合架構（CASH，Converged Architecture of Software and Hardware）的超異構計算：
1.性能。讓摩爾定律繼續，性能持續不斷地提升。相比 GPU，性能再提升100+倍；相比 DSA，性能再提升10+倍。
2.資源效率。實現單位晶體管資源消耗下的最極致性能，極限接近于 DSA/ASIC 架構的資源效率。
3.靈活性。給開發者呈現出的是極限接近于 CPU 的靈活性、通用性及軟件可編程性。
4.設計規模。通過軟硬件融合的設計理念和系統架構，駕馭 10+ 倍并且仍持續擴大的更大規模設計。
5.架構。基于軟硬件融合的超異構計算：CPU + GPU + DSA + 其他各類可能的處理引擎。
6.生態。開放的平臺及生態，開放、標準的編程模型和訪問接口，融合主流開源軟件。
4 宏觀算力建設
數字經濟時代，不斷增強算力，不斷降低算力成本。一方面，我們可以以相同的價格，可以獲得更多更豐富的算力；另一方面，是降低算力獲取門檻，實現算力普惠。
持續不斷的提升算力，降低成本，實現算力普惠
隨著數字經濟建設逐步深入，對算力需求不斷提高。在功耗和成本不變情況下，通過架構創新，提升芯片性能。如果我們能夠把芯片性能提升10倍，在同樣規模下，意味著10倍的宏觀算力提升，也意味著單位算力成本和功耗均降低到1/10。也就意味著，對用戶來說，可以以同樣價格獲得更多更豐富算力資源。
芯片一次性成本極高，芯片通用性可以確保芯片大規模復制。而大規模復制的芯片，就意味著無限攤薄芯片的研發成本。性能提升，成本降低，一里一外的優勢，確保芯片核心競爭力。
并且，通過算力提升，以及成本和功耗降低，可以降低算力使用門檻，使得更多用戶能夠享受算力的便捷。在數字經濟世界里，大家共享技術發展帶來價值紅利。
建設宏觀經濟，首先需要的是IT基礎設施。藍海大腦作為中國領先的IT基礎設施提供商，可以提供服務器、存儲、網絡、5G云網融合產品等IT基礎設施。
